


Panduan lengkap untuk memasang rangka kerja Flask
Panduan Bermula Pemasangan Kelalang: Penjelasan terperinci tentang cara memasang rangka kerja Flask, contoh kod khusus diperlukan
Pengenalan:
Flask ialah rangka kerja pembangunan web Python popular yang mudah dipelajari, fleksibel dan cekap. Flask menyediakan API ringkas yang memudahkan untuk membina aplikasi web. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang rangka kerja Flask dan memberikan contoh kod khusus.
1. Pasang Python
Untuk menggunakan rangka kerja Flask, anda perlu memasang Python terlebih dahulu. Sila muat turun versi terkini Python dari tapak web rasmi Python (https://www.python.org/) dan lengkapkan pemasangan mengikut wizard pemasangan.
2. Pasang Flask
- Buka terminal baris arahan (pengguna Windows boleh menggunakan CMD atau PowerShell, pengguna Mac atau Linux boleh menggunakan Terminal).
-
Masukkan arahan berikut untuk memasang Flask:
pip install flask
Salin selepas log masukIni akan memuat turun dan memasang Flask secara automatik daripada indeks pakej Python.
3. Tulis aplikasi Flask pertama
Selepas pemasangan selesai, mari tulis aplikasi Flask yang mudah. Mula-mula, buat fail Python baharu bernama app.py. Masukkan kod berikut dalam fail:
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, Flask!' if __name__ == '__main__': app.run()
Analisis kod:
dari Flask import Flask: Import modul Flask. from flask import Flask
:导入Flask模块。app = Flask(__name__)
:创建一个Flask应用程序实例。@app.route('/')
:使用装饰器定义一个简单的路由。def hello_world():
:定义一个处理请求的函数。return 'Hello, Flask!'
@app.route('/')
: Gunakan penghias untuk menentukan laluan mudah.
def hello_world():
: Tentukan fungsi untuk mengendalikan permintaan. 4. Jalankan aplikasi Flask
Selepas menyimpan fail app.py, kita boleh menjalankan aplikasi Flask dalam terminal melalui arahan berikut:
python app.py
Anda akan melihat output yang serupa dengan yang berikut:
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
Atas ialah kandungan terperinci Panduan lengkap untuk memasang rangka kerja Flask. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.

Terdapat lima salah faham dalam pembelajaran rangka kerja Go: terlalu bergantung pada rangka kerja dan fleksibiliti terhad. Jika anda tidak mengikut konvensyen rangka kerja, kod tersebut akan menjadi sukar untuk dikekalkan. Menggunakan perpustakaan lapuk boleh menyebabkan isu keselamatan dan keserasian. Penggunaan pakej yang berlebihan mengaburkan struktur kod. Mengabaikan pengendalian ralat membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap sistem.
